최근 데이터 관련 법안이 개정되면서 빅데이터의 활용 분야는 점차 확장되고 있으며, 빅데이터 교육에 대한 관심이 증가하고 있다. 그러나 빅데이터를 활용하기 위해서는 높은 수준의 지식과 스킬이 필요하고, 이를 모두 교육하기에는 오랜 시간과 많은 비용이 소요된다. 이에 본 연구를 통해 산업 현장에서 사용되는 광범위한 영역의 빅데이터를 보편적 빅데이터(Universal Big Data)로 정의하고, 대학교 수준에서 보편적 빅데이터를 교육하기 위해서 중점적으로 교육해야 할 지식 영역을 산출하고자 한다. 이를 위해 빅데이터 관련 산업에 종사하는 전문인력을 구분하기 위한 기준을 마련하고, 설문 조사를 통해 빅데이터에 대한 인식을 조사했다. 조사 결과에 의하면 전문가들은 컴퓨터과학에서 의미하는 빅데이터보다 광범위한 범위의 데이터를 빅데이터로 인식하고 있었으며, 빅데이터의 가공 과정에 반드시 빅데이터 처리 프레임워크 또는 고성능 컴퓨터가 필요한 것은 아니라고 인식하고 있었다. 이는 빅데이터를 교육하기 위해서는 컴퓨터과학(공학)적 지식과 스킬보다는 빅데이터의 분석 방법과 응용 방법을 중심으로 교육해야 한다는 것을 의미한다. 분석 결과를 바탕으로 본 논문에서는 보편적 빅데이터 교육을 위한 새로운 패러다임을 제안하고자 한다.
최근 급속한 데이터의 생성으로 인하여 빅데이터 기술이 발전하고 있으며, 빅데이터를 분석하기 위한 다양한 빅데이터 분석 툴이 개발되어지고 있다. 대표적인 빅데이터 기반의 분석 툴은 R 프로그램, Hive, Tajo 등 다양한 분석 툴이 있다. 그러나, Matlab을 활용한 데이터 분석과 이를 위한 알고리즘 개발이 여전히 보편적이며, 빅데이터 분석에서도 Matlab이 광범위하게 사용되고 있다. 본 논문은 생체신호를 분석하는 Matlab을 활용한 빅데이터 기반 분석 시스템을 연구하고자 한다.
본 연구의 목적은 뉴스 기사에 나타난 고등학교 국어과 교수 및 보편적 학습설계에 대한 사회의 관심도를 소셜 빅데이터 분석 방법으로 살펴보는 것이었다. 또한 고등학교 국어 수업에서 교사들이 어떻게 보편적 학습설계를 수업에 적용하고 있는지를 살펴보기 위하여 총 330명의 고등학생들을 대상으로 설문조사를 실시하였다. 소셜 빅데이터 분석 결과, 총 10,339건의 검색 건수 중, 고등학교 국어 교수에 대한 관심과 비교하여 보편적 학습설계에 대한 관심은 현저하게 낮았다. 빅데이터 연관어 분석 결과, 고등학교 국어 교수와 연관되어 검색되어진 용어는 '교육과정'(17.22%)이 가장 높았다. 고등학생들은 국어 교사들이 수업 중 매일 활용하는 빈도가 가장 높은 테크놀로지 관련 수업도구를 컴퓨터(38.79%)라고 인식하였다. 그리고 고등학생들은 국어 교사들이 '교사 주도의 설명식 수업'(52.12%)을 위하여 테크놀로지를 활용하는 빈도가 가장 높다고 응답하였다. 1학년 학생들은 2-3학년 학생들보다 테크놀로지 관련 수업 도구 및 다양한 수업 목적으로 테크놀로지를 활용하는 경우가 더 높은 것으로 나타났다(ps<.05). 마지막으로, 5점 평점 척도 설문조사 결과, 고등학생들은 국어 교사들이 다양한 방식의 학습 참여 제공 및 다양한 방식의 행동과 표현 수단 제공과 관련된 보편적 학습설계 지침을 위해서는 '중간' 정도로 적용한다고 여겼다. 반면 다양한 방식의 표상 제공을 위한 실천 부분에서는 수업 내용을 이해하기 쉽도록 다양한 방식으로 학습자료를 제공하거나 학생들이 새로운 정보를 충분히 이해할 수 있도록 다양한 자료를 제공하는 사항들에서는 상대적으로 더욱 긍정적으로 인식하였다. 1학년 학생들의 경우 교사들의 UDL 적용 실태에 관하여 더욱 긍정적으로 인식하고 있었다.
본 논문에서는 빅데이터의 활용이 확산되는 현대 사회에서 빅데이터의 수집, 관리, 이용 등에서 나타날 수 있는 문제를 확인하고 그 문제에 대한 기존의 대응 방법과 보완점을 시사한다. 빅데이터의 위험성은 개인 정보유출, 디지털 디바이드, 편향성과 신뢰성, 의존성과 통제 가능성 등이 있다. 해당 문제는 빅데이터의 보편화가 가중될수록 큰 규모의 사회적 문제로 대두될 가능성이 높다. 이를 보완하기 위한 대응 방법을 크게 기술적 대응, 법적 대응, 사회적 대응으로 나누어 알아보고 각 부분의 취약점을 분석하여 개선의 방향을 제시한다.
국내 공연예술은 공급과잉과 유통영역의 부재, 뚜렷하지 않은 비즈니스 모델 등으로 인한 침체기를 맞고 있다. 이러한 어려움을 타개하기 위해서는 무엇보다 객관적으로 제공되는 시장데이터를 활용해 마케팅의 효율성과 정확도를 높임으로써 관객개발과 충성도 확보가 필요한 시점이다. 본 연구는 이를 해결하기 위한 대안 중 하나가 보다 보편적이고 정확한 통계와 공연별 맞춤형 서비스 제공이 가능한 '빅데이터' 분석이라는 관점에서 시작되었다. 먼저 빅데이터의 특징과 분석기술, 그리고 공연예술 소비자 분석에 대한 이론적 배경과 함께 한 신용카드사가 실시한 빅데이터 분석사례를 살펴보았다. 이를 통해 빅데이터에 의한 공연예술 소비자 연구의 의미와 한계, 그리고 그러한 한계들을 극복하기 위한 대안을 제시하고자 하였다. 사례분석 결과, 공연 구매자 대상의 카드사 데이터 자체의 불완전성, 기존 이론 검증의 한계, 낮은 활용도, 소비자 성향 및 구매 동인 분석의 한계 등이 도출되었다. 또한 이러한 문제점을 극복하기 위한 대안으로 장르와 공연명 파악이 가능하고 성향이나 구매요인 등을 추출해낼 수 있는 예매처 정보, 설문조사와의 결합과 소셜 데이터와의 매쉬업을 통해 구매동기 등의 정성적 분석을 그 대안으로 제시하였다. 이 연구는 궁극적으로는 공연예술 소비자에 대한 연구가 빅데이터 시대에 어떠한 방향으로 이루어져야하며, 어떤 변화를 모색해야 할 것인가에 대한 고민의 시작점이라고 할 수 있다. 이러한 연구결과를 바탕으로 공연예술 관객개발을 위한 보다 구체화된 정성적 분석 사례들이 많이 출현하기를 기대하며, 지금의 공연예술시장의 흐름을 정확하게 대변해 주는 빅데이터 분석과 가공을 위한 솔루션들이 계속 개발되기를 바란다.
언제 어디서나 사용 가능한 스마트기기를 통한 온라인 쇼핑이 보편화되어 소비자들은 손쉽게 패션 관련 상품을 구입할 수 있다. 따라서 소비자들은 패션 관련 상품을 구매할 때 날씨, 판매 가격과 같은 다양한 환경 변수에 반응하여 상품을 구매한다. 따라서 효율적인 재고 관리를 위해 판매된 상품들의 빅데이터를 활용하는 것이 패션 산업에서 매우 중요하다. 본 논문에서는 국내 패션 회사 'A'의 실제 상품 판매 빅데이터를 활용하여 제안한 빅데이터 분석 알고리즘을 통해 기온 변화에 따른 패션 상품의 판매량 변화를 분석하였다. 분석 결과에 따르면, 제안한 빅데이터 분석 알고리즘을 통해 예상할 수 있는 판매량 결과와 예상하지 못한 판매량 결과를 얻었다.
5G를 비롯한 무선 네트워크의 발달과 인터넷의 보급이 보편화되어 가고 있다. 또한, 스마트폰 등의 모바일 기기 등이 일상화됨에 따라 방대하고 다양한 유형의 데이터들이 발생되고 있다. 이와 같은 범람하기 시작한 정보와 데이터들을 연결하여 새로운 가치를 창출하는 초지능 연결의 4차 산업혁명 시대가 도래하였다. 이러한 4차 산업혁명은 ICBM(IoT, Cloud, Big data, Mobile) 기술이 발달함에 따라 가능했으며. 그중 빅데이터는 초지능 연결의 근간이 되고 있다. 하지만, 빅데이터에서의 데이터는 다양한 목적에 의해 다양한 유형의 데이터를 모두 포함하고 있음에도 데이터 포맷 및 데이터 셋 등의 불일치에 의해 즉각적인 연결은 불가능하다. 본 논문에서는 스마트 공장을 중심으로 서로 다른 형태의 이기종 데이터를 통합하여 처리할 수 있는 빅데이터 처리 플랫폼을 제안한다.
실제 영화관에서는 매출을 최대화하기 위해 저마다의 상영관 별 다른 영화 배치 전략을 가지고 있다. 이 영화 배치 전략으로 인해 영화관의 매출이 좌지우지 된다. 여기서 가장 보편적인 기준은 박스오피스이다. 하지만 박스오피스는 과거 영화 상영의 매출액을 모아둔 것으로 개봉되지 않은 영화에 대한 정보는 가지고 있지 않다. 이 개봉되지 않은 영화에 대한 기준, 즉 박스오피스를 얼마나 정확하게 예측 할 수 있는지가 각 영화관의 경쟁력을 결정한다. 본 논문은 개봉 예정인 영화들을 분석하고 이를 통해 박스오피스를 예측는 방법을 제시하고, 실제 박스오피스와 비교, 분석하는 내용을 다룬다.
데이터 경제의 등장과 함께 빅데이터 활용에 대한 관심이 증대되었으나 개인정보보호와의 충돌이 꾸준히 제기되어 왔다. 이에 주요 국가들은 비식별화 처리된 가명정보에 대해서는 개인정보보호에서 제외하고 빅데이터 활용을 가속화하고 있다. 그러나, 이러한 정책들은 개인정보의 재화적 성격이 물밑에서 서서히 변해 감을 간과한 채 이루어진 것이다. 본 논문에서는 '수집된 정보' 개념을 제시하고 그것이 공익성을 가지고 있으므로 정보수집자의 전유물만은 아님을 정리하였다. 수집된 정보는 개인정보보호, 연결성, 보편적 서비스 및 공공재 차원에서 공익성을 가지고 있음을 알 수 있었다. 그리고 현재의 정보제공 동의를 통한 데이터 활용체제 하에서는 '데이터 거버넌스'가 작동하지 않으며, 시장실패를 개선할 수 있는 올바른 '데이터 거버넌스'를 위해서는 정보제공 동의 관행을 개선하거나 정보주체에게 이용수익권을 부여해야 할 필요성을 제시하였다.
맵리듀스는 하둡의 필수 핵심 기술로 하둡 분산 파일 시스템을 기반으로 빅데이터를 처리하는 가장 보편화되어 사용되고 있다. 그러나 기존 맵리듀스 기반 빅데이터 처리 기법은 하둡 분산 파일 시스템에 정해진 블록의 크기대로 파일 나눠 저장되는 특징으로 인해 인프라 자원의 낭비가 극심하다. 이에 본 논문에서는 효율적인 맵리듀스 기반 빅데이터 처리기법을 제안한다. 제안하는 기법은 처리할 데이터를 사전에 맵리듀스에서 처리하기 적합한 데이터 형태로 변환 및 압축하여 빅데이터 인프라 환경의 저장 효율성을 증가시킨다. 또한 제안하는 기법은 저장 효율성을 중점으로 구현했을 때 발생할 수 있는 데이터 처리 시간의 지연 문제를 해결한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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